Ignora esplorazione

Rischio di credito su prestiti con SQL Server

Con SQL Server 2016 e R Services, un istituto di credito può avvalersi dell'analisi predittiva per ridurre il numero di prestiti offerti ai richiedenti che non saranno in grado di ripagarlo, aumentando così la redditività del portfolio di prestiti.

Descrizione

Nota: se hai già distribuito questa soluzione, fai clic qui per visualizzare la distribuzione.

Tempo stimato per il provisioning: 20 minuti

Per procedere devi accettare le Condizioni per l'utilizzo della macchina virtuale di data science nella sottoscrizione di Azure prima di distribuire questa macchina virtuale la prima volta, facendo clic qui.

Panoramica

Se avessimo una palla di cristallo, presteremmo denaro solo a chi sappiamo che può restituirlo. Un istituto di credito può avvalersi dell'analisi predittiva per ridurre il numero di prestiti offerti ai richiedenti che non saranno in grado di ripagarlo, aumentando così la redditività del portfolio di prestiti. Questa soluzione usa dati simulati per un piccolo istituto finanziario per i prestiti personali e crea un modello per rilevare se il richiedente sarà insolvente o meno.

Punto di vista aziendale

L'utente aziendale usa i punteggi previsti per determinare se concedere un prestito o meno. Perfeziona la previsione usando un dashboard di Power BI per visualizzare il numero di prestiti e l'importo complessivo risparmiato in base a scenari diversi. Il dashboard include un filtro basato sui percentili dei punteggi previsti. Quando tutti i valori sono selezionati, visualizza tutti i prestiti nell'esempio di test e può esaminare le informazioni su quanti di essi sono insolventi. Selezionando quindi solo il percentile più alto (100), scorre le informazioni fino ai prestiti con un punteggio previsto nella fascia più alta dell'1%. Selezionando più caselle continue potrà trovare il punto limite che ritiene adatto da usare come criterio di accettazione del prestito futuro.

Usa il pulsante "Prova adesso" in basso per visualizzare il dashboard di Power BI.

Punto di vista dei data scientist

R Services per SQL Server fornisce le funzionalità di calcolo ai dati tramite l'esecuzione di R nel computer che ospita il database. Include un servizio di database eseguito all'esterno del processo SQL Server e comunica in modo sicuro con il runtime di R.

Questa soluzione illustra in modo dettagliato la procedura per la creazione e il perfezionamento dei dati, per il training dei modelli R e per l'assegnazione dei punteggi nel computer di SQL Server. La tabella di database finale con punteggi in SQL Server fornisce il punteggio previsto per ogni potenziale richiedente. Questi dati vengono quindi visualizzati in Power BI.

I data scientist che eseguono i test e sviluppano soluzioni possono usare il proprio ambiente di sviluppo integrato R nel computer client, affidando le operazioni di calcolo al computer di SQL Server. Le soluzioni completate vengono distribuite in SQL Server 2016 tramite l'incorporamento di chiamate a R nelle stored procedure. Queste soluzioni possono essere automatizzate ulteriormente con SQL Server Integration Services e SQL Server Agent.

Usa il pulsante "Distribuisci" in basso per creare una macchina virtuale contenente i dati, il codice R, il codice SQL e un database SQL Server 2016 (Loans) con la soluzione completa.

Prezzi

Alla sottoscrizione di Azure usata per la distribuzione verranno applicati addebiti per l'utilizzo dei servizi usati nella soluzione, approssimativamente $1.15/ora per la macchina virtuale predefinita.

Assicurati di arrestare la tua istanza di macchina virtuale quando non usi attivamente la soluzione. Se la macchina virtuale rimane in esecuzione, i costi addebitati saranno più elevati.

Elimina la soluzione se non la usi.

Dichiarazione di non responsabilità

©2017 Microsoft Corporation. Tutti i diritti sono riservati. Queste informazioni vengono fornite "così come sono" e sono soggette a modifiche senza preavviso. Microsoft non fornisce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni fornite qui. Per la generazione della soluzione sono stati usati dati di terze parti. La responsabilità per il rispetto dei diritti di altri, inclusi l'acquisizione e la conformità delle licenze rilevanti per la creazione di set di dati simili, è a tuo carico.

Architetture delle soluzioni correlate

Previsione di cancellazione del prestito con SQL Server

Questa soluzione mostra come compilare e distribuire un modello di Machine Learning con SQL Server 2016 e R Services per prevedere se sarà necessario cancellare un prestito bancario entro i prossimi 3 mesi